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基于特征融合的核量化图像分类方法: 2014年; 局部特征和全局特征是图像的两种重要的特征描述,在图像分类时起着至关重要的作用。据此提出一种通过融合全局与局部特征核量化图像分类方法。首先,分析全局特征及局部特征各自优缺点,并对图像进行特征提取;其次,通过核方法将特征映射到适当的高维空间中,来进行码书的获取与量化,并进行特征的融合以更好地对图像进行描述;最后,采用基于直方图交叉核的支持向量机对获取的量化特征进行分类。通过实验证明了所提出的方法的可行性。; 刘越彭宏京田王君; 关键词：支持向量机图像分类

基于一种网络结构的块稀疏字典学习被引量：1: 2016年; 以过完备字典为基础,信号可以被描述为原子的稀疏线性组合。在以往的字典学习方法中,大都是以单个原子为单位进行字典学习。利用稀疏子空间聚类的方法将字典中具有相同稀疏表达形式的原子归类为一组,形成具有块结构的字典,然后对训练信号稀疏编码,最后结合梯度下降的方法对字典进行更新。实验结果表明,该方法在相同迭代次数下的优化收敛速度较快,而且对信号的重构误差率优于传统方法。另外,所构造一种对称网络结构的字典学习流程框架,不同于一次性用全部训练数据进行训练的方法,该学习流程每处理一组信号,字典进行一次更新,实现了对字典的分步更新。; 倪一宁彭宏京; 关键词：梯度下降

基于核空间LLE的彩色图像分割方法被引量：2: 2013年; 拉普拉斯特征映射近年来被成功地运用到基于聚类的彩色图像分割中,其构成图的结点间权重用高斯函数计算,很难真实反映像素局部几何结构,导致复杂图像边界分割困难。基于此,提出一种基于核空间局部线性嵌入的图像分割方法,其首先利用单个像素间的八邻域关系来构造图,然后将局部线性嵌入算法进行核化,从而实现在高维空间中利用相关拉普拉斯矩阵描述像素间相似度并生成特征向量子空间的过程,最后,利用模糊C均值聚类算法对特征向量进行聚类从而为单个像素分配类标签,最终达到了彩色图像分割的目的。实验结果表明,新方法较拉普拉斯特征映射方法的图像分割效果更显著。; 刘越彭宏京钱素静; 关键词：模糊C均值局部线性嵌入核空间彩色图像分割

一种改进的谱聚类彩色图像分割方法被引量：3: 2013年; 提出一种改进的基于谱聚类的彩色图像分割方法,首先引入Levin's Affinity的权函数代替传统的高斯核函数建立相似矩阵来构造带权无向图,从而更精细地刻画出数据间的特征相似性;其次,采用线性映射将图嵌入到一个由部分特征向量生成的子空间中,使得数据映射到新的空间后也能较好的保留其在原空间中的结构;最后,在生成的子空间中用K均值聚类算法进行聚类从而为每个像素点分配类标签达到彩色图像分割的目的.与相关谱聚类算法进行图像分割的结果比较证实了改进算法的有效性和显著性.; 钱素静彭宏京刘越; 关键词：谱聚类相似矩阵权函数线性映射彩色图像分割

基于核拉普拉斯稀疏编码模型的图像分类被引量：3: 2014年; 在稀疏词袋模型中,由于码书的过完备性,相似特征间稀疏编码存在多种组合方式,从而导致相似的特征可能得到完全不同的编码.文中提出基于核拉普拉斯稀疏编码的图像分类方法.该方法首先通过在高维核空间中构造核拉普拉斯矩阵以描述特征间的几何依赖关系,使相似特征的稀疏编码的相似性尽可能得到保持.再采用交替固定码书与稀疏矩阵的方法优化目标函数进行码书学习,并采用符号猜测法对特征进行稀疏编码.最后用多类SVM分类器分类.实验证明文中方法可较大幅度降低量化误差,提高分类准确率,并在多个数据集上取得良好的测试效果.; 刘越彭宏京钱素静施炜; 关键词：核方法拉普拉斯矩阵图像分类

基于表情传输的交互式照片编辑被引量：1: 2015年; 目的生活中照片拍摄时难以捕捉到所有人脸表情最佳的时刻,多次摆拍不仅费时,而且可能会错过某些场景,传统的后期编辑软件不具备针对性,且操作复杂。针对人物照片中部分人脸表情不佳的情况,提出一种基于表情传输的交互式照片编辑算法。方法首先将包含源人脸的照片与具有目标表情人脸的照片进行特征点检测,通过交互将指定人脸部分选出并将其姿态归正为眼睛在同一水平线上,如果目标人脸与源人脸身份相同,将目标人脸区域根据源人脸的轮廓以及左右半脸分布以扫描线变形得到替换目标;不相同时根据目标人脸特征点分布的几何特征计算源人脸中特征点的新位置,通过基于特征点变化的网格变形得到替换目标,最后利用二次光照与泊松融合将其无缝拼接到源图中。结果实验表明算法可以对人脸五官清晰且在宽容度内的人物照片进行表情编辑,处理结果只改变了人物的脸部表情,并且无明显拼接痕迹。结论提出了一种新型针对目标人脸不同身份信息的交互式表情传输模型,该模型可以适应不同的编辑条件与要求,效果出色。; 刘锦云彭宏京; 关键词：特征点检测

紧框架域重加权L1范数正则化图像恢复模型被引量：3: 2018年; 针对传统紧框架域L1范数模型忽略框架变换后分解系数与原始图像结构信息之间的联系,采用均匀惩罚的不足,提出一种新的重加权紧框架L1范数正则化稀疏模型.首先对待恢复图像进行紧框架分解,得到包含原始图像多层结构信息的框架系数;其次在L1范数稀疏正则化的基础上,引入框架系数模的图像先验信息作为权重函数,建立重加权L1范数的正则化能量泛函;最后结合恢复过程中权重因子的更新,采用多步交替优化算法求解模型.算法能有效克服传统恢复模型易导致边缘细节模糊的不足,获得更高的结构相似测度(SSIM)和峰值信噪比(PSNR).仿真实验表明,模型具有更强的边缘细节保护能力,大大提高图像恢复质量.; 董卫东彭宏京; 关键词：图像恢复

基于紧框架的二阶总广义变分图像修复模型被引量：4: 2018年; 针对传统总广义变分(TGV)小波修复模型采用单一小波基变换,仅对纹理细节信息较少且结构简单的图像有很好修复能力的缺点,提出一种紧框架域下的总广义变分正则化修复模型。不同于经典小波变换,紧框架系统具有冗余、时移不变和线性相位等图像处理过程中较为重要的特性。新模型通过引入多层紧框架分解系数的低阶与高阶导数项建立正则化项,获取图像不同尺度多方向上的特征信息来对图像进行约束。模型的数值实现采用分裂技术与原始-对偶方法相结合的优化算法(PDSBA),交替迭代求解两个易于处理的子问题,提高了图像修复过程的处理效率。相比于传统模型,所提模型不仅具有保边性能,而且对含有较多细节或纹理信息的图像也有较好的修复效果。实验结果显示,三个修复性能指标:峰值信噪比(PSNR)、平均绝对误差(MAE)和结构相似测度(SSIM)均获得显著提升。; 董卫东彭宏京

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江苏省自然科学基金(BK2011794)